본 논문에서는 모호한 상황에서 일련의 요소를 선택하는 문제를 다루는 새로운 신경망 모델인 컨텍스추얼 플라켓-루스(CPL)를 제안합니다. CPL은 기존의 플라켓-루스 모델을 확장하여 맥락 의존적인 파라미터를 사용하며, 병렬 처리와 순차적 선택의 장점을 결합합니다. CPL은 다중 경로 예측 및 대표적인 부분집합 선택 작업에서 기존 병렬 모델보다 구조적 일관성과 강건성을 향상시키는 것으로 나타났습니다.